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以全面解决方案助力客户开发集成边缘人工智能方案
来源:爱游戏app官网下载    发布时间:2024-11-20 18:39:22
  •   根据算力的需求,人工智能(AI)技术大致上可以分为云端AI 处理和端侧的AI 处理。在集中式人工智能解决方案中,嵌入式设备(智能音箱、可穿戴设备等)通常依赖云服务器实现AI能力。而在边缘AI 解决方案中,嵌入式设备本身即可在本地运行AI算法,实现实时环境感知、人机交互、决策控制等功能。

      由于数据传输延迟等因素的限制,基于云的解决方案可能没办法满足部分用户对数据安全性、系统响应能力、私密性、以及本地节点功耗的需求。慢慢的变多在服务器端的AI 计算功能,必然向终端系统下沉,使得终端系统更加智能化。将推理过程移到深度边缘计算会带来一些优势,比如系统响应能力、更好的用户个人信息隐私保护(并非所有数据都一定要通过多个系统传输到云端)、降低连接成本和功耗。因此,有更多的云端人工智能处理在向边缘侧转移。

      根据ABI 的研究结果,到2030 年,边缘AI 器件的全球出货量将达到25 亿台。意法半导体作为该趋势的主要推动者,期望通过全面的AI 解决方案,助力客户把机器学习功能嵌入到产品中。嵌入式机器学习可以以简单、快速、低成本的方式改善许多应用。像:预测性维护、物联网产品、智能建筑、资产跟踪、人员统计等,因为集成了人工智能,这些应用都可以变得更加智能! 意法半导体依托我们在STM32 MCU 和MPU,传感器的产品组合,以及ST 在软硬件工具的强大生态,在边缘AI 上推出了全面的解决方案,帮助客户开发集成人工智能方案。

      意法半导体希望帮助开发人员在基于STM32 微控制器/ 微处理器和传感器的嵌入式系统上快速部署AI应用。为STM32 系列的MCU(微控制器)、MPU(微处理器)和集成了机器学习核心(MLC)的MEMS 传感器提供了整套的AI 解决方案,包含工具、软件扩展包、芯片硬件,其中配合STM32 MCU 使用的两种主要软件工具STM32Cube.AI 和 NanoEdge AI Studio 具有强大的功能,可以帮助客户加快开发周期。如果客户具有人工智能方面的数据和算法知识,STM32Cube.AI 可以帮助客户实现在STM32 微控制器上移植和优化人工神经网络模型。在软件方面,ST 推出一系列的STM32 功能包加速客户的软件开发。

      为了简化应用开发,ST 在计算机视觉、传感和状态监测等应用上都提供代码示例的AI 功能包。AI功能包集成了人工神经网络与前/ 后处理功能,以及MCU 的外设部署。这些功能包可以帮助客户缩短开发时间,让客户更专注人工神经网络模型和具体的应用上。ST 还提供了在MPU 平台上使用人工智能的功能包X-Linux-AI,让客户可以很快速的在MPU 平台上使用AI 功能。

      通过我们接触的众多客户的AI 需求来看,在不同的垂直领域有多样化的需求。很多情况下,客户使用传统方法没有满意的解决方案,现在边缘侧AI 给这些行业客户打开了一扇新的窗户,可以尝试使用AI 的思路来解决行业里的痛点。目前意法半导体在AI 上的主要应用方向工业预测性维护、消费类的音频和传感、以及各种计算机视觉,已经慢慢的变多的在解决垂直领域的行业痛点。比如端侧设备的人工智能系统中,很多有电池供电的需求,因此对低功耗更为敏感。ST 凭借丰富的低功耗技术储备和对低功耗市场的专注,在超低功耗MCU 领域一直具有强大的优势。从全新工艺、更多低功耗模式和省电技巧、以及新的低功耗后台模式,在保持运算能力的前提下,让总系统的功耗更低。

      传感器/仪表信息处理嵌入式系统PLC传动与执行工业通讯工控设备别的技术综合资讯能源管理节能减排工控百科工控论坛词云:

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